基于FRFT的时变幅度Chirp信号的参数估计

分析了时变幅度线性调频信号参数估计的一般方法，提出了将分数阶傅里叶变换用于时变幅度线性调频信号的参数估计，并对相关问题进行了较为深入的研究。研究了时变幅度线性调频信号初始相位，初始角频率、调频率及幅度信息提取与估计的方法，并以幅度随高斯函数而变化以及幅度随机变化的线性调频信号为对象对参数估计性能（参数估计的均方误差）作了传真分析。     

新截获模型下的对称三角LFMCW信号的检测与参数估计

针对现有参数估计方法需要以信号的调频周期起点为截获时间起点的假设,结合“连续波”信号的特点和电子侦察的实际,建立新的对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号截获模型,提出了一种STLFMCW信号检测与参数估计方法.该方法在分析多周期STLFMCW信号模糊函数的基础上,利用Radon-Ambiguity变换(RAT)估计信号的调频斜率并确定分数阶傅里叶变换(FRFT)的最优阶数,根据截获模型下信号新的时间频率关系,再通过相应阶数上FRFT估计调制周期、调制带宽和载频.与现有方法相比,该方法克服了对信号截获时间起点限制,只需截获信号包含至少两个完整的正调频部分或负调频部分就可估计出信号的各个参数.蒙特卡罗仿真实验表明,本文的参数估计方法在低信噪比下具有很好的鲁棒性.     

LFM信号参数估计的插值FrFT修正算法

针对线性调频（LFM）信号参数估计插值FrFT算法在信噪比较低时性能下降而且针对不同参数估计性能不稳定的问题,提出了一种修正的插值FrFT算法。首先分析了现有插值FrFT算法问题出现的原因,然后定义了分数阶域量化频率,指出当信噪比较低时,若LFM信号初始频率接近分数阶域量化频率点,插值FrFT算法出现反向补偿的概率增大,性能下降。修正的插值FrFT算法改进了插值方向的判决条件以提高噪声免疫力,并通过频移LFM信号初始频率使其不在分数阶域量化频率点附近。最后,对不同初始频率的LFM信号进行仿真,结果表明,修正的插值FrFT算法提高了LFM信号参数估计精度,性能稳定,而计算量并没有明显增加。      

基于FRFT的雷达信号脉内特征分析

针对目标模拟训练器中精确测量雷达信号脉内参数的需求,提出了基于FRFT的线性调频信号脉内参数估计的方法,给出目标训练器中脉内参数的计算过程,通过仿真分析了信噪比对算法估计性能的影响。仿真结果表明在较低信噪比下,本算法对不同的线性调频信号的参数估计有较高的精确度。     

一种多 LFM 信号检测与参数估计的方法

针对常规方法对多个线性调频（LFM ）信号进行处理时存在运算量大、不能满足快速检测和交叉干扰的问题,分析了采用分数阶傅里叶变换（FrFT ）对LFM 信号进行参数估计的原理,基于快速解线性调频技术,将LFM 信号检测与参数估计由二维搜索转换为2个一维搜索。该方法可以有效减小运算量,易于工程实现。仿真结果表明,此方法在低信噪比下仍具有良好的性能。     

基于FRFT的对称三角LFMCW信号检测与参数估计

对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号是一种典型的低截获概率雷达信号。该文通过分析STLFMCW信号在分数阶Fourier变换(FRFT)域的频谱分布特征,发现STLFMCW信号包含的各段LFM信号在其对应的最佳FRFT域内具有很好的能量聚集性;各段LFM信号在频域内会完全重叠,叠加的频谱幅度较高,在低信噪比条件下,严重影响STLFMCW信号的检测与参数估计。因此,利用FRFT检测STLFMCW信号时,必须克服该问题。该文提出一种FRFT与聚类分析相结合的STLFMCW信号检测与参数估计方法。该算法解决了由STLFMCW信号的频谱叠加给信号检测带来的问题,而且,克服了信号尖峰的高度必须高于噪声幅度的限制,在低信噪比条件下具有较好的检测效果。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于高斯短时分数阶傅里叶变换的多分量LFM信号检测与参数估计

该文针对线性调频信号,提出一种基于分数阶波包变换分析方法高斯短时分数阶傅里叶变换。通过旋转角度的搜索及高斯窗口宽度的调整,能够在低信噪比条件下对多分量LFM信号进行检测,避免交叉项的出现,并能得到参数的估计值。通过推导分析给出变换结果的解析表达式,计算机仿真结果也表明了该变换的有效性。     

基于高斯加权分数阶傅里叶变换的LFM信号参数估计

针对低占空比下传统算法参数估计性能下降的问题,提出了一种高斯加权分数阶傅里叶变换(GFRFT,Gaussian-weighted fractional Fourier transform)参数估计方法。给出了时限信号GFRFT的定义并推导了其模值平方的特性,研究了高斯白噪声背景下GFRFT的输出信噪比并给出了闭式表达式,进行了仿真实验并讨论说明了该方法的适用条件。仿真结果表明,该方法在低占空比的情况下可以有效地提高参数估计精度。     

低信噪比下LFM-BPSK复合信号参数估计新方法

LFM-BPSK复合信号已应用于多种雷达中,针对此类信号的参数估计问题提出了一种基于分数阶傅里叶变换和ZAM分布联合估计的方法。该方法首先搜索复合信号的分数阶傅里叶变换峰值从而估计起始频率和调频斜率,然后利用调频斜率重构LFM信号并对复合信号进行解线调,最后对解线调之后的信号提取ZAM分布在起始频率截面的负峰值估计码元宽度。仿真表明,该方法能在低信噪比下精确估计信号参数。     

对称三角线性调频连续波信号的检测与参数估计

结合低截获概率雷达中常用的对称三角线性调频连续波信号的特点,提出了基于Radon-Ambiguity变换（RAT）和分数阶傅立叶变换（FRFT：Fractional Fourier Transform）的对称三角线性调频连续波信号的检测与参数估计新算法。该方法不仅给出了对称三角线性调频连续泼信号的调频率和初始频率的参数估计,并且推导出了调制带宽估计的表达式。通过仿真验证了该方法的有效性并具有很好的估计性能。     

Improved Parameter Estimation for Chirp Signals Based on Cyclostationarity

The problem of concern here is parameter estimation of chirp signals in the presence of multiplicative and additive noise. An improved cyclostationarity based algorithm is proposed to estimate the phase parameters. The novelty of the proposed algorithm lies in the iterative estimation of the second-order parameters. The main characteristics of the method include reduction in error propagation effect, increase in estimation accuracy, and operation over a wider range of phase parameter values. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm has better performance than the conventional cyclostationary estimation method.     

一种基于时频分析的跳频信号参数盲估计方法

本文提出了一种采用平滑伪WVD(SPWVD)时频分析来估计未知跳频信号参数的方法，该方法可以在不需要知道信号任何先验参数的情况下，估计出跳频信号的跳周期(hop duration)，跳变时刻(hop timing)和跳频频率(跳频图案)等参数。文中对跳频信号的WVD、PWVD和SPWVD结果作了比较，指出了SPWVD的优点，给出了基于SPWVD估计跳频信号参数的具体算法步骤，并进行了性能分析。     

Parameter Estimation of LFM Signals Based on Scaled Ambiguity Function

A method based on the scaled ambiguity function for parameter estimation of LFM signals under noncooperative conditions is presented. In the proposed algorithm, the scaling principle is employed to remove the linear frequency migration brought by the coupling between the time variable and the lag variable. Afterward, the Fourier transform is performed for feature extraction of LFM signals on the centroid frequency versus chirp rate plane. The method avoids centroid frequency information loss, which is almost inevitable in the Radon-ambiguity transform. Furthermore, fractional lower-order statistics and the scaled ambiguity transform are combined to improve the performance in practical impulsive noise environments. Simulation results show that the fractional lower-order scaled ambiguity transform is robust for both Gaussian and impulsive noise, and it achieves significant performance improvement in a heavy noise environment.     

基于时频分析的跳频信号的参数盲估计方法

采用平滑伪Wigner—Ville分布（SPWVD）来估计跳频信号载波频率,提取频率脊线,对频率脊线进行一次小波变换来估计未知跳频信号的参数,该方法可以在不需要知道跳频信号任何先验参数的情况下,估计出信号的码元速率,载波频率改变时刻。对频率编码信号的WVD,PWVD和SPWVD结果作了比较,指出了SPWVD的优点,给出了基于时频分析跳频信号参数估计的具体算法步骤．计算机仿真表明该方法是行之有效的。     

基于稀疏时频分布的跳频信号参数估计

基于常规时频分析方法的跳频信号参数估计中,采用核函数抑制时频分布交叉项会导致时频聚集性的下降,不利于信号参数提取。针对此问题,该文提出一种基于稀疏时频分布(STFD)的跳频信号处理方法。该方法首先根据Cohen类分布的原理和跳频信号模糊函数的特点,以模糊域矩形窗为核函数,构建了一种Cohen类的矩形核分布(RKD)。RKD可有效抑制交叉项,但其时频分辨率较低。为提高RKD的时频性能,在压缩感知框架下,利用跳频信号时频分布的稀疏特性,对RKD附加稀疏性约束,建立稀疏时频分布(STFD)的优化求解模型。STFD不仅能有效抑制交叉项,而且具有良好的时频聚集性。仿真分析表明,与传统时频分析方法相比,该文提出的基于STFD的跳频信号参数估计方法性能更优。     

基于S变换的跳频信号特征参数盲估计

提出了一种基于S变换的未知跳频信号参数盲估计方法。该方法利用S变换良好的时频聚集性,在未知任何先验参数的情况下,能够准确估计出跳频信号的跳频频率、跳变时刻和跳频信号驻留时间等参数。文中阐述了S变换的基本原理,应用S变换对跳频信号进行了分析并与其他时频分析方法作了比较,最后给出了估计跳频信号参数的具体算法步骤,通过计算机仿真得到了较为准确的估计结果,验证了该算法的有效性。     

基于定向天线的导航信号参数估计方法研究

为了实现非合作导航信号的监测,必须估计非合作导航信号的多普勒频率、伪码速率、伪码周期、信号功率和码序列等多个参数。提出一套非合作导航信号盲检测与参数盲估计方法,利用导航信号循环平稳特性估计信号频率、码速率和信号功率,再根据周期信号自相关方法估计伪码周期,最后使用滑动相关和数据累加方法估计信号码序列。仿真结果验证了提出方法的正确性。     

一种新颖的基于TDSA的多个正弦信号参数估计方法

该文提出了一种基于跨维模拟退火(TDSA)算法联合估计实正弦信号个数及频率的新方法。该文在跨维模拟退火算法基础上,引入惩罚因子,通过最小二乘精简采样参数,在高斯白噪声中检测正弦信号的个数及频率。仿真证实,该方法具有较好的效果。     

基于瞬时相位差分的MPSK信号识别与参数估计

在现有MPSK信号调制样式识别方法基础上,提出对QPSK、OQPSK、π／4QPSK和8PSK这四种星座图及频谱特征具有一定相似性的MPSK信号进行分类识别及参数估计的方法。识别和参数估计方法建立在瞬时相位差分统计特性和频谱分析基础上。对实际采集的信号进行实验的结果表明,该方法在信噪大于5dB时具有较高的调制样式识别和码速率估计精度。